Machine learning: ¿Cuáles son sus características y cómo se aplica en la actualidad?

El machine learning es una disciplina del campo de la inteligencia artificial (IA) que brinda a las computadoras la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones y elaborar predicciones. Este aprendizaje les permite a las máquinas realizar tareas de manera autónoma, es decir, sin necesidad de ser programadas. 

El término se usó, por primera vez, en 1959, pero ha ganado relevancia recién en los últimos años, debido al aumento de la capacidad de computación y al uso cada vez más intensivo de los datos almacenados en los negocios. Hoy, las técnicas de machine learning constituyen una parte fundamental del big data.

¿Cómo funciona?

- El funcionamiento del machine learning se basa en el uso de tres tipos de algoritmos:

- Aprendizaje supervisado. Estos algoritmos cuentan con un aprendizaje previo, basado en un sistema de etiquetas asociadas a datos que les permiten tomar decisiones o hacer predicciones. 

- Aprendizaje no supervisado. Estos algoritmos no cuentan con un conocimiento previo y se enfrentan al caos de los datos con el fin de ubicar patrones que permitan organizarlos de alguna manera. 

- Aprendizaje por refuerzo. El objetivo es que el algoritmo aprenda a partir de la propia experiencia y pueda tomar la mejor decisión de acuerdo a un proceso de prueba y error en el que se recompensan las decisiones correctas. 

¿En qué sectores puede aplicarse?

- Finanzas. Los bancos y otras entidades financieras usan el machine learning para identificar insights importantes en los datos y prevenir fraudes, además de identificar oportunidades de inversión. 

- Gobierno. Las dependencias del Gobierno y los servicios públicos pueden usar los insights extraídos mediante el machine learning para incrementar la eficiencia de sus procesos y ahorrar dinero. 

- Salud. El machine learning puede ayudar a los médicos a analizar datos para identificar tendencias o banderas rojas que mejoren sus diagnósticos y tratamientos. 

- Marketing. Los sitios web usan el machine learning para analizar el historial de compras de cada usuario y promocionar otros artículos que podrían interesarles. 

- Energía. El machine learning puede aplicarse en el análisis de minerales del suelo, la predicción de fallos de sensores de refinerías y la optimización de la distribución de petróleo para hacerla más eficiente y económica. 

- Transporte. El machine learning permite analizar datos para identificar patrones y tendencias en las rutas habituales de los ciudadanos, lo que puede usarse para aumentar la eficiencia del transporte público. 

Si bien estos son solo algunos de los usos más conocidos del machine learning en la actualidad, lo cierto es que sus aplicaciones proyectan abarcar muchas más áreas en los próximos años. La carrera de Ciencia de Datos de UTEC forma profesionales con los conocimientos en esta y otras tendencias digitales, como el cloud computing y el big data, para convertirlos en los principales desarrolladores de IA del Perú.